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凸区域上反射随机偏微分方程系统的广义解(英文) 被引量:1

Generalized Solutions for Systems of Reflected Stochastic PDEs in a Convex Domain
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摘要 本文利用分析方法研究了一类取值于K维空间凸区域的非线性随机偏微分方程的反射问题.证明了一类广义解的存在性,采用的主要方法是求取一列被惩罚的随机偏微分方程的极限. This paper studies systems of quasilinear reflected stochastic partial differential equations(SPDE for short) in a convex domain in R^K by analytic approach. Existence of a generalized solution is obtained. The method is based on approximation of the penalized systems of SPDEs.
作者 杨雪 YANG Xue(School of Mathematics,Tianjin University,Tianjin,300350,P.R.China)
出处 《数学进展》 CSCD 北大核心 2019年第3期363-384,共22页 Advances in Mathematics(China)
基金 supported by NSFC(No.11401427)
关键词 随机偏微分方程 障碍问题 惩罚方法 ITO公式 凸性 SOBOLEV嵌入定理 随机测度 stochastic partial differential equations obstacle problem penalization method Ito’s formula convexity Sobolev embedding random measure
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